نوبېل فىزىكا مۇكاپاتى كومپىيۇتېر ئالىمىغا بېرىلدى

نوبېل فىزىكا مۇكاپاتى كومپىيۇتېر ئالىمىغا بېرىلدى

8-ئۆكتەبىر شىۋېتسىيە خان جەمەتى پەنلەر ئاكادېمىيەسى 2024-يىللىق نوبېل فىزىكا مۇكاپاتىنى ئامېرىكا پرىنسېتون داشۆسىنىڭ پىروفېسسورى جون J خوپفيېلد ( John J.Hopfield ) بىلەن كانادا تورونتو داشۆسىنىڭ پىروفېسسور جېفرى E. خىنتون ( Geoffrey E.Hinton ) غا بېرىپ، ئۇلارنىڭ «سۈنئىي نېرۋا تورى، ماشىنلىق  ئۆگىنىش جەھەتتىكى ئاساس خاراكتىرلىك بايقىشى ۋە كەشپىياتى» نى تەقدىرلەيدىغانلىقىنى ئېلان قىلدى. 

بۇ ئىككى ئالىمنىڭ خىزمىتى ھازىرقى كۈچلۈك بولغان ماشىنلىق ئۆگىنىش (Machine Learning) تېخنىكىسى ئۈچۈن ئاساس سېلىپ بەردى. Hopfield بىر خىل ئۇچۇر ساقلاش ۋە قايتا قۇرۇش قۇرۇلمىسىنى ئىجاد قىلغان بولۇپ، Hinton بولسا سانلىق مەلۇماتلاردىكى قانۇنىيەتنى مۇستەقىل بايقىيالايدىغان بىر خىل ئۇسۇلنى كەشىپ قىلغان، بۇ ئۇسۇل ھازىر ئىشلىتىلىۋاتقان چوڭ تىپتىكى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىلىرىنىڭ ئاساسى.

Hinton  تېلېفون زىيارىتىنى قوبۇل قىلغاندا: «پەقەتلا ئويلاپ باقماپتىمەن»دېدى. 

راست گەپنى قىلغاندا، نەتىجە چىقىشتىن بۇرۇن، كۆپچىلىكنىڭ ھەممىسى ئويلاپ باقمىغان. 

چۈنكى كۆپچىلىك بۇ يىللىق نوبېل فىزىكا مۇكاپاتىنىڭ ئەڭ چوڭ قىزىق نۇقتىسىي يادرو يىغىلىش رىئاكسىيەسى، كىۋانت فىزىكىسى دېگەندەك ئەنئەنىۋى فىزىكا ساھەسىدىكىلەرگە بېرىلىشى مۇمكىن دەپ پەرەز قىلغان. لېكىن AI ساھەسىدىكى ئىككى ئالىمغا بېرىلدى.

 تورداشلار بەس-بەستە، فىزىكا مەۋجۇت ئەمەسمۇ؟ فىزىكا ساھەسىدىن مۇكاپاتقا ئېرىشكۈدەك ئالىم چىقمىدىمۇ؟ دېگەندەك ئىنكاسلارنى يازدى.

 يەنە بەزىلەر بۇ قېتىمقى مۇكاپات تارقىتىش بىر قاتار زەنجىرسىمان تەسىر پەيدا قىلىشى مۇمكىن، دېيىشتى. 

بۇ ئىككى ئالىمنى چۈشىنىپ باقساق نوبېل فىزىكا مۇكاپاتىغا ئېرىشىشى توغرا بوپتۇ دېگەن قاراشقا كېلىمىز.

جېفرى خىنتون، ئۇ ھەممە ئېتىراپ قىلىدىغان «چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش ئاتىسى»، «AI ئاتىسى». 

ماشىنلىق ئۆگىنىش: كومپيۇتېرنىڭ ئۆز ئالدىغا ئۆگىنىش سەپىرى   

 Hopfield بىلەن Hinton نىڭ ئىجادىي خىزمىتى تېخىمۇ كەڭ ساھەدىكى «ماشىنلىق ئۆگىنىش»كە ئاساس سالدى. ماشىنلىق ئۆگىنىش (机器学习، ماشنىنىڭ ئۆگىنىشى) سۈنئىي ئەقىلنىڭ يادروسى، ئۇنىڭ نىشانى كومپيۇتېرنى سانلىق مەلۇماتلاردىن ئۆگىنىش ۋە ۋەزىپىنى ئورۇنداش ئىمكانىيىتىگە ئىگە قىلىش، ھەر قانداق بۇيرۇقنى ئورۇنداش ئۈچۈن ئالدى بىلەن مۇرەككەپ ھەم ئاجىز پىروگرامما تۈزۈش ھاجەتسىز، بۇ خىل ئۇسۇل ئەنئەنىۋى پىروگرامما تۈزۈشنى ئاساس قىلغان كومپيۇتېر خىزمەت ئەندىزىسى بىلەن ماھىيەتلىك پەرقلىنىدۇ. 

 ئەنئەنىۋى كومپيۇتېر پىروگراممىسى خۇددى تاماق تىزىملىكىگە ئوخشايدۇ: پىروگرامما تۈزگۈچىلەر ھەربىر باسقۇچنى تەپسىلىي تىزىپ چىققاندىلا، كومپيۇتېر ئاندىن ۋەزىپىنى تاماملىيالايدۇ.

ماشىنلىق ئۆگىنىش بىر بالىغا تاماق ئېتىشنى ئۆگىتىشكە تېخىمۇ ئوخشايدۇ: سىز بالىغا نۇرغۇن مىساللارنى كۆرسىتىپ، ئۇلارغا قانۇنىيەتنى خۇلاسىلەتكۈزسىڭىز، كېيىن ئۆزى تاماق ئېتەلەيدۇ. بۇ خىل ئۇسۇل كومپيۇتېرنى مۇقىم قائىدە ئارقىلىق تەسۋىرلەش قىيىن بولغان مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى بىر تەرەپ قىلىش ئىمكانىيىتىگە ئىگە قىلىدۇ، مەسىلەن، سۈرەت پەرقلەندۈرۈش ياكى ئاۋازلىق چۈشىنىش. 

يەنى، بۇرۇن كومپىيۇتېر پروگراممېر تۈزۈپ بەرگەن پىروگراممىنى ئىجرا قىلاتتى، پىروگراممىدىن سىرىت ئىش قىلالمايتى؛ ماشىنلىق ئۆگىنىش، سۈنئىي نېرۋا تورى تېخنىكىسى چىققاندىن كېيىن كومپىيۇتېر ئۆزى ئۆگىنەلەيدىغان بولدى، مەشىق قىلىۋالسا ئادەملەر تۈزۈپ بەرگەن پروگراممىدىن باشقا ئىشلارنىمۇ قىلالايدۇ.  

ماشىنلىق ئۆگىنىش جەريانىدا، كومپيۇتېر ئالدى بىلەن كۆپ مىقداردىكى سانلىق مەلۇماتلارنى ئۆگىنىش ماتېرىيالى قىلىدۇ. مەسىلەن، ئەگەر بىز مۈشۈكنى پەرقلەندۈرۈش سىستېمىسىنى مەشىق قىلدۇرماقچى بولساق، كۆپ مىقداردىكى مۈشۈك ۋە مۈشۈكتىن باشقا سۈرەتلەرنى توپلاشقا توغرا كېلىدۇ. ئاندىن بىز ماس كېلىدىغان ئۆگىنىش مودېلىدىن بىرنى تاللايمىز. مەسىلەن، Hopfield نىڭ باغلانما تەسەۋۋۇر ئەستە ساقلاش (Associative Memory) تورى ياكى Hinton نىڭ بولىزمان ماشىنىسى. (Boltzmann Machines)

كېيىنكى قەدەمدە، مودېل بۇ سانلىق مەلۇماتلارنى قايتا-قايتا تەكشۈرۈپ، ئۆزىنىڭ پارامېتىرىنى ئۈزلۈكسىز تەڭشەپ، تاكى ئۇ ۋەزىپىنى توغرا تاماملىيالىغانغا قەدەر ساقلايدۇ. بۇ جەريان خۇددى ئوقۇغۇچىلارنىڭ قايتا-قايتا مەشىق قىلىش ئارقىلىق ئۆزىنىڭ ئىقتىدارىنى يۇقىرى كۆتۈرگىنىگە ئوخشايدۇ. ماشىنلىق ئۆگىنىشنىڭ كۈچلۈك يېرى شۇكى، مەشىق تاماملانغان ھامان، ئۇ ھەر خىل يېڭى ئەھۋاللارنى بىر تەرەپ قىلالايدۇ. 

 مەسىلەن، مەشىقلەندۈرۈلگەن سۈرەت تونۇش سىستېمىسى مەشىق سانلىق مەلۇماتلىرىدىكى مۈشۈكنى تونۇپلا قالماي، يەنە ئۇ ئەزەلدىن كۆرۈپ باقمىغان مۈشۈكنىڭ رەسىمىنىمۇ تونۇيالايدۇ. بۇ خىل كېڭەيتىش ئىقتىدارى ماشىنا ئارقىلىق مۇرەككەپ، ئۆزگىرىشچان رېئال دۇنيا مەسىلىلىرىنى بىر تەرەپ قىلىشتا ئالاھىدە كارغا كېلىدۇ. 

 Hopfield بىلەن Hinton نىڭ خىزمىتى تېخىمۇ ئۈنۈملۈك بولغان ئالگورىزم ۋە مودېل قۇرۇلمىسىنى لايىھەلەشنى نەزەرىيەۋى ئاساس بىلەن تەمىنلەپ، ماشىنلىق ئۆگىنىشىنىڭ تەرەققىياتىنى زور دەرىجىدە ئىلگىرى سۈردى.

ئۇلارنىڭ تۆھپىسى بۈگۈنكى سۈنئىي ئەقلىي سىستېمىسىنى تەبىئي تىلنى تەرجىمە قىلىشتىن تېببىي دىياگنوز قويۇشقىچە بولغان ھەر خىل مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئىجرا قىلىش ئىمكانىيىتىگە ئىگە قىلىپ، كۈچلۈك ھەم كۆپ خىل سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىلىرىنىڭ ئىلمىي تەتقىقاتتىن كۈندىلىك تۇرمۇشنىڭ ھەرقايسى تەرەپلىرىگىچە رولىنى جارى قىلدۇردى. 

 چوڭ مېڭىدىن كومپيۇتېرغىچە: سۈنئىي نېرۋا تورىنىڭ بارلىققا كېلىشى 

 يۇقىردا ماشىنلىق ئۆگىنىشنىڭ تومتاق ئىدىيەسىنى چۈشەندۈردۇق، ھالبۇكى بۇ بايقاشنىڭ مۇھىملىقىنى چۈشىنىش ئۈچۈن، بىز يەنە تۆۋەندىكى سۈنئىي نېرۋا تورىنىڭ ئاساسىي ئۇقۇملىرىنى چۈشىنىشىمىز كېرەك. 

 تەسەۋۋۇر قىلىپ باقايلى، بىزنىڭ چوڭ مېڭىمىز نەچچە مىليارد نېرۋا ھۈجەيرىسى (نېۋرون دەپمۇ ئاتىلىدۇ ) دىن تەركىب تاپقان مۇرەككەپ تور. بۇ نېۋرونلار تېگىشمە ئۇلىنىش (سىناپىس) ئارقىلىق ئۆز-ئارا ئۇلىنىدۇ. بىز يېڭى بىلىملەرنى ئۆگەنگەندە، بەزى نېۋرونلار ئارىسىدىكى ئۇلىنىش كۈچىيىدۇ، باشقا ئۇلىنىشلار ئاجىزلىشىشى مۇمكىن. 

 ئالىملار بۇ خىل قۇرۇلمىدىن ئىلھام ئېلىپ، سۈنئىي نېرۋا تورىنى بەرپا قىلدى. بۇ خىل توردا كومپيۇتېر پىروگراممىلىرى چوڭ مېڭىنىڭ قۇرۇلمىسىنى تەقلىد قىلغان. ئۇ نۇرغۇن ئۆز-ئارا ئۇلانغان «تۈگۈن نۇقتا» ( نېرۋا ھۈجەيرىسى تەقلىد قىلىنغان) لاردىن تەركىب تاپقان بولۇپ، بۇ تۈگۈن نۇقتىلىرى ئارىسىدىكى ئۇلىنىشنىڭ كۈچلۈكلۈكىنى تەڭشىگىلى بولىدۇ (سىناپىس تەقلىد قىلىنغان). 

بۇ خىل قۇرۇلما كومپيۇتېرنىڭ ئالدىن تەسىس قىلىنغان بۇيرۇق بويىچە ئەمەس، بەلكى مىسال ئارقىلىق ئۆگىنىشىنى ئەمەلگە ئاشۇرىدۇ.

ئىككى ئالىمنىڭ ئاچقۇچلۇق تۆھپىسى

جون J خوپفيېلد 1982-يىلى يېڭى تىپتىكى سۈنئىي نېرۋا تورىنى ئوتتۇرىغا قويغان بولۇپ، ھازىر «Hopfield تورى» دەپ ئاتىلىدۇ. بۇ تورنىڭ ئالاھىدە يېرى شۇكى، ئۇ ئۇچۇر ئەندىزىسىنى ساقلىيالايدۇ ۋە قايتا قۇرۇپ چىقالايدۇ، بۇ ئىنسانلارنىڭ باغلانما تەسەۋۋۇر ئەسلىمىسىگە ئوخشايدۇ. 

دائىم ئىشلىتىلمەيدىغان بىر سۆزلۈكنى ئەسلەشكە ئۇرۇنۇۋاتقانلىقىڭىزنى تەسەۋۋۇر قىلىپ بېقىڭ، سىز بەلكىم ئالدى بىلەن ئوخشاش سۆزلەرنى ئويلاپ، ئاندىن ئەڭ ئاخىرىدا توغرا سۆزنى تېپىشىڭىز مۇمكىن. Hopfield تورىنىڭ خىزمەت ئۇسۇلى شۇنىڭغا ئوخشايدۇ، تورغا بىر مۇكەممەل بولمىغان ياكى يېنىك دەرىجىدە بۇرمىلانغان ئۇچۇر بەرگەندە، ئۇ ئەڭ ئوخشاش ئۇچۇرىنى تاپالايدۇ. 

 «Hopfield تورى» نىڭ بۇ خىل ئىقتىدارىنى  بۇزۇلغان سانلىق مەلۇماتلارنى ئەسلىگە كەلتۈرۈشكە ئىشلەتكىلى بولىدۇ، مەسىلەن، رەسىمدىكى شاۋقۇننى چىقىرىۋېتىش.

جېفىرى خىنتون 1985-يىلى «بولىزمان ماشىنىسى» دەپ ئاتىلىدىغان يېڭى تىپتىكى تورنى ئوتتۇرىغا قويدى. بۇ تورنىڭ ئالاھىدىلىكى شۇكى، ئۇ سانلىق مەلۇماتلارنىڭ ئالاھىدىلىكىنى ئۆز ئالدىغا ئۆگىنەلەيدۇ، بۇ ئالاھىدىلىكلەرنى باشقىلارنىڭ بېكىتىشى ھاجەتسىز. 

بۇ نۇقتا بوۋاقلارنىڭ مۈشۈك بىلەن ئىتنى پەرقلەندۈرۈشنى ئۆگىنىش جەريانىغا ئوخشايدۇ. بوۋاققا ئۇلارنىڭ ئالاھىدىلىكىنى تەپسىلىي چۈشەندۈرۈشى ھاجەتسىز، پەقەت يېتەرلىك مىساللارنى كۆرسىلا پەرقلەرنى ئۆزى يەكۈنلەپ چىقالايدۇ. بولىزمان ماشىنىسىنىڭ بۇ خىل ئىقتىدارى ماشىنىنى تېخىمۇ مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى بىر تەرەپ قىلىش ئىمكانىيىتىگە ئىگە قىلدى. 

مەسىلەن، ئۇنىڭدا ماشىنىغا قولدا يېزىلغان خەتلەرنى پەرقلەندۈرۈشنى ئۆگەتكىلى بولىدۇ، ئازراق مىسال ئارقىلىق ئۆگىنىۋالسا، كېيىن باشقا ئادەملەرنىڭ قوليازمىسىنىمۇ پەرقلەندۈرەلەيدۇ. چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش ھازىرقى نۇرغۇن سۈنئىي ئەقىلنىڭ مودېلىنىڭ يادرولۇق تېخنىكىسى.   

 Hopfield بىلەن Hinton نىڭ خىزمىتى كېيىنكى ماشىنلىق ئۆگىنىش ئىنقىلابىغا ئاساس سالدى. بۈگۈنكى كۈندە، ئۇلارنىڭ نەزەرىيەسىگە ئاساسەن تەرەققىي قىلدۇرۇلغان تېخنىكا كۈندىلىك تۇرمۇشىمىزنىڭ ھەممىلا يېرىدە بار. سىز يانفوندا چىراي ئارقىلىق قۇلۇپ ئاچقان، مەۋھۇم ياردەمچىدىن سوئال سورىغان ياكى تەرجىمە قىلىش قورالىنى ئىشلەتكەندە، بۇ تېخنىكىلارنى ۋاسىتىلىك ئىشلىتىسىز. 

 ئىلمىي تەتقىقاتتا، بۇ تېخنىكىلارمۇ بارغانسېرى مۇھىم رولىنى جارى قىلدۇرماقتا. مەسىلەن، ئۇلار ئاسترونومىيەلىك سانلىق مەلۇماتلارنى ئانالىز قىلىش ئارقىلىق يېڭى سەييارىلەرنى بايقاش، ئاقسىلنىڭ قۇرۇلمىسىنى مۆلچەرلەش ئارقىلىق يېڭى دورىلارنى تەتقىق قىلىپ ئېچىشقا ياردەم بېرىشكە ئىشلىتىلىدۇ، ھەتتا فىزىكشۇناسلارنىڭ چوڭ تىپتىكى گادرونلۇق سوقۇشتۇرۇش ماشىنىسى پەيدا قىلغان زور مىقداردىكى سانلىق مەلۇماتلارنى بىر تەرەپ قىلىشىغا ياردەم بېرىدۇ. 

Hinton نىڭ نېرۋا تورى جەھەتتىكى ئىجادىي خىزمىتى ھازىرقى نۇرغۇن مەھسۇلاتلارنى ھەرىكەتلەندۈرگۈچ كۈچ بىلەن تەمىنلەيدىغان سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدار سىستېمىسىنى بەرپا قىلدى. 2018-يىلى، Hinton ياڭ لىكۇن ۋە Yoshua Bengio بىلەن بىرلىكتە ئەينى يىلىدىكى تۇرىڭ مۇكاپاتىغا ئېرىشتى. 

 تىلغا ئېلىشقا ئەرزىيدىغىنى شۇكى، خىنتوننىڭ كوللېكتىپى خېلى بۇرۇنلا NVIDIA نىڭ CUDA سۇپىسىدىن پايدىلىنىپ نېرۋا تور مودېلىنى مەشىق قىلىشقا باشلىغان. 2012-يىلى خىنتون ئوقۇغۇچىسى Alex Krzhevsky ۋە Ilya Sutskever (ھازىرقى ChatGPT نى ياسىغان OpenAI نى قۇرغۇچىلارنىڭ بىرى) بىلەن CUDA سۇپىسىدا كۆرۈش سېزىمى پەرقلەندۈرۈش نېرۋا تورى «AlexNet»نى مەشىق قىلدۇرغان.

ئەينى يىلىدىكى داڭلىق Image Net مۇسابىقىسىدە، AlexNet ئوبيېكتنى تونۇشتىكى خاتالىق نىسبىتىنى ئاساسەن دېگۈدەك يېرىم ئازايتىپ، كومپيۇتېرنىڭ كۆرۈش سېزىمى ساھەسىنى قايتا بەرپا قىلغان. بۇ يەنە NVIDIA نىڭ GPU+CUDA گۇرۇپپىسىنى چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش ساھەسىدە ھەيران قالدۇرۇپ، 10 يىلدىن كېيىنكى پاي چېكى باھاسىنىڭ پارتلىشىغا نەزەرىيەۋى ئاساس سالدى. 

 2012-يىلىنىڭ ئاخىرىدا، Hinton كوللېكتىپىدىكى ئۈچەيلەن DNresearch شىركىتىنى قۇردى، كېيىنكى يىلى بۇ شىركەتنى گوگۇل سېتىۋالدى. 2016-يىلى، گوگۇل AlphaGo نى ئوتتۇرىغا چىقىرىپ، قورشاۋ شاھماتتا ئىنسان شاھمات چېمپىيونىنى يېڭىپ، پۈتۈن دۇنيانى ھەيران قالدۇردى.

ئالدىنقى يىلى Ilya Sutskever گوگۇلدىن ئايرىلىپ، OpenAI نى قۇرۇشقا قاتناشتى ھەمدە باش ئالىم بولدى. 

 نوبېل فىزىكا مۇكاپاتىنىڭ كومپيۇتېر ئالىملىرىغا تارقىتىلىشى ھەقىقەتەن ئاز ئۇچرايدۇ. بىر كومپيۇتېر ئالىمى مۇخبىرىغا مۇنداق دېدى: «ئادەتتىكى نۇقتىدىن قارىغاندا، كومپيۇتېر ئىلمى بىلەن فىزىكا ھەقىقەتەن ئوخشىمايدۇ، لېكىن كەلگۈسىدە سۈنئىي ئەقىلنىڭ يەنىمۇ تەرەققىي قىلىپ فىزىكا تەتقىقاتىنى ئۆز ئىچىگە ئالغان ئىلمىي تەتقىقاتنىڭ ئاچقۇچلۇق قورالىغا ئايلىنىدىغانلىقىنى تەسەۋۋۇر قىلساق، ھەتتا سۈنئىي ئەقىل ئىلمىي يېڭى بايقاشنىڭ ئاساسلىق تۆھپىكارى بولۇشى مۇمكىن بۇ قېتىمقى مۇكاپات بېرىشنىڭ نەچچە ئون يىلدىن كېيىن تېخىمۇ چوڭقۇر ئەھمىيىتى بولۇشى مۇمكىن. » 

«بۇنىڭدىن قارىغاندا، فىزىكا ساھەسىدىكىلەر فىزىكىنىڭ AI غا بولغان تەسىرى ۋە تۆھپىسىنى تەكىتلەشنى ئۈمىد قىلىشى مۇمكىن. AI ئىنسانلارنىڭ پەن-تېخنىكا تەرەققىياتىدىكى ئابىدە بولۇپ، ئىلمىي تەتقىقاتنىڭ ئۆلچەملىك شەكلىنى چوقۇم چوڭقۇر ئۆزگەرتىدۇ، ئىلىم-پەننىڭ ئىلگىرىلىشى، تەرەققىياتىنىڭ ئالتۇن دەۋرىنى ئېچىشى مۇمكىن، پۈتكۈل ئىنسانىيەت نەپكە ئېرىشكۈچى بولىدۇ»

 ئۇ بەزىلەرنىڭ كەلگۈسىدە تۇرىڭ مۇكاپاتىنى فىزىكا ئالىمىغا تارقىتامدۇ-يوق، دەپ پەرەز قىلغانلىقىغا قارىتا، مۇنداق بىلدۈردى: «بۇ خىل مۇمكىنچىلىكنى نەزەردىن ساقىت قىلغىلى بولمايدۇ، مەسىلەن، كىۋانت كومپيۇتېر، مانا بۇ كومپيۇتېر ئىلمى بىلەن فىزىكىنىڭ گىرەلىشىپ يۇغۇرۇلۇشىنىڭ ئۈلگىسى.»

 ماھىيەتتە نوبېل مۇكاپاتى دەۋر بىلەن تەڭ ئىلگىرىلىشى كېرەك، ھازىرقى پەننىڭ ئەڭ چوڭ ئېشىش نۇقتىسى ئۇچۇر ساھەسى. 

 2024-يىللىق نوبېل فىزىكا مۇكاپاتى Hopfield ۋە Hinton نىڭ شەخسىي مۇۋەپپەقىيىتىنى مۇئەييەنلەشتۈرۈش بولۇپلا قالماستىن، بەلكى فىزىكىنىڭ سۈنئىي ئەقىل تەرەققىياتىنى ئىلگىرى سۈرۈش جەريانىدا ئوينىغان رولىغا بولغان ئېتىراپ قىلىشتۇر. 

نوبېل مۇكاپاتىغا ئېرىشكەنلىك ئۇقتۇرۇشىنى تاپشۇرۋالغاندىن كېيىن خىنتون مۇخبىر سورىغان: نۆۋەتتە بىز نېرۋا تورى ۋە ماشىنلىق ئۆگىنىشتە نامايان بولغان يوشۇرۇن كۈچتىن چەكسىز ھاياجانلاندۇق، ئۇلارنىڭ كەلگۈسىدە يارىتىش مۇمكىنچىلىكى بولغان ئىستىقبالىغا نىسبەتەن ئۈمىدكە تولدۇق. سىز بۇ تېخنىكىنىڭ بىزنىڭ مەدەنىيىتىمىزگە بولغان چوڭقۇر تەسىرىگە قانداق قارايسىز؟ دېگەن سۇئالىغا مۇنداق جاۋاب بەردى:

مېنىڭچە بۇ تېخنىكا غايەت زور تەسىر كۆرسىتىدۇ، ھەتتا سانائەت ئىنقىلابىدىن قېلىشمايدۇ. لېكىن، ئوخشىمايدىغان يېرى شۇكى، سانائەت ئىنقىلابى ئاساسلىقى جىسمانىي كۈچ جەھەتتە ئىنسانلاردىن ھالقىپ كەتتى، بۇ قېتىمقى تېخنىكا ئىنقىلابى بولسا ئەقلىي كۈچ جەھەتتە ئىنسانلاردىن ھالقىپ كەتتى. بىز ئەزەلدىن ئۆزىمىزدىنمۇ ئەقىل-پاراسەتلىك مەۋجۇتلۇقنى باشتىن كەچۈرۈپ باقمىغان، بۇ ئېنىقكى نۇرغۇن جەھەتلەردە گۈزەل ئۆزگىرىشلەرنى ئېلىپ كېلىدۇ، مەسىلەن، داۋالاش-ساقلىقنى ساقلاش ساھەسىدە، ئۇ بىزنىڭ تېخىمۇ ياخشى داۋالاش مۇلازىمىتىگە ئېرىشىشىمىزگە ياردەم بېرىدۇ. بىز كۆڭۈل بۆلىدىغان ساھەلەرنىڭ ھەممىسىدە دېگۈدەك، ئۇ ئۈنۈمنى زور دەرىجىدە ئۆستۈرىدۇ.

سۈنئىي ئەقىلنىڭ ياردىمىدە، كىشىلەر تېخىمۇ قىسقا ۋاقىت ئىچىدە تېخىمۇ كۆپ خىزمەتلەرنى تاماملىيالايدۇ، بۇ ئىشلەپچىقىرىش كۈچلىرىنىڭ ئۇچقاندەك يۇقىرى كۆتۈرۈلگەنلىكىدىن دېرەك بېرىدۇ. ھالبۇكى، بىز يەنە بىر قاتار يوشۇرۇن سەلبىي ئاقىۋەتكە، بولۇپمۇ بۇ تېخنىكىلارنىڭ كونتروللۇقىنى يوقىتىش خەتىرىگە توغرا قارىشىمىز كېرەك.

 بۇلتۇر، Hinton ئىجتىمائىي ئالاقە تاراتقۇلىرىدا ئۆزىنىڭ گوگولدىن ئايرىلغانلىقىنى جاكارلىدى. تاراتقۇلارنىڭ زىيارىتىنى قوبۇل قىلغاندا، ئۇ مۇنداق دېدى: «مەن ئۆمۈر بويى تەتقىق قىلغان نەرسىلىرىمگە پۇشايمان قىلدىم. AI ئېلىپ كەلگەن بەزى خەتەرلەر ئىنتايىن قورقۇنچلۇق».

  بۇ يازمىنى تەييارلاش جەريانىدا Hinton جەمەتىنىڭ ئائىلە نەسەبى ئۇچراپ قالدى، ئۇلار نەچچە ئەۋلاد ئىنسانىيەت پەن-تېخنىكىسىغا تۆھپە قوشقان ئۇلۇغ ئادەملەر ئىكەن.

 Hinton جەمەتى ئىچىدە ئەڭ چوڭى ئۇلۇغ بوۋىسى George Boole بولۇپ، كىشىلەر ئۇنى لوگىكا ئىلمىدىكى نيۇتون دەپ ئاتىغان. 

 George بىلەن خوتۇنى، يەنى Hinton نىڭ ئۇلۇغ مومىسى Marry Everest  بىرلىكتە Boole لوگىكىسى ۋە ئالگېبرانى ئىجاد قىلغان، كېيىن ھازىرقى زامان كومپيۇتېرىنىڭ ماتېماتىكا ئاساسىغا ئايلانغان. 

Marry نىڭ تاغىسى George Everest ئەنگلىيەنىڭ بۈيۈك ئۆلچەش ئالىمى بولۇپ، جۇمۇلاڭما چوققىسىنىڭ ئىنگلىزچە ئىسمى ئۇنىڭ ئىسمى Everest بىلەن ئاتالغان. 

Hinton جەمەتىنىڭ جۇڭگوغا ئالاھىدە رىشتىسى بار.  

 خىنتوننىڭ چوڭ ئاپىسى Ethel Lilian Voynich يازغان «كۆكۈيۈن» ناملىق كىتاب ناھايتى داڭلىق بولۇپ، دۆلەت ئىچىدىكى بىر ئەۋلاد ئىنقىلابىي ياشلارنى رىغبەتلەندۈرگەن. 

 ئۇنىڭ يەنە بىر كىچىك ئاپىسىنىڭ ئىسمى Joan Hinton، خەنزۇچە ئىسمى خەنچۈن (寒春) بولۇپ، ياپونىيەنىڭ خىروسىما ئارىلىغا تاشلانغان ئاتوم بومبىسىنى ياساش پىلانى - مانخاتتان پىلانىغا قاتناشقان. 

كېيىن ئاتوم تەتقىقاتىدىن ۋاز كېچىپ، جۇڭگوغا كېلىپ، «كالا باققان».

بۇ ھەقتە ئۆتكەن يىلى يازما يوللانغان. تۆۋەندىكى ئۇلانمىنى چەكسىڭىز بولىدۇ.

ئوپېنھېيمىر؛ مانخاتتان پىلانىدىن جۇڭگوغا كېلىپ كالا باققان ئايال

ئىزاھات: تۈنۈگۈنكى يوللانغان يازمىغا بەزى تورداشلار ھۈجەيرە-پۈجەيرە دېگەننى چۈشەنمىدىم دەپ ھىجايغان ئىپادىنى قوشۇپ قويۇپتۇ، بۇ ماقالىدىمۇ سىز چۈشەنمەيدىغان گەپلەر ناھايتى كۆپ.

چۈشەنمەسلىك، بىلمەسلىك پەخىرلىندىغان ئىش ئەمەس؛ ئۆگەنسىڭىز ماشىنا ئۆگىنەلىگەن يەردە يەردە سىزمۇ چوقۇم بىلىدىغان بولىسىز. سىز چۈشەنمىسىڭىز ھېچقىسى يوق، ھېچ بولمىسا مازاق قىلغاندەك ئىنكاسلارنى يازماي تارقىتىپ قويۇڭ، باشقىلار پايدىلانسۇن.

مەنبە: ئالپ سالونى